文章目录 前言1.Caliburn.Micro是什么2.Caliburn.Micro的主要功能 一、Caliburn.Micro的使用基于WPF的改造1.项目介绍2.安装软件包3.改造App启动项目4.BootstrapperBase启动类5.视图和视图模型详解5.1 index5.1.1 视图模型5.1.2 视图 5.2 Login5.2.1 视图模型5.2.2 视图 5.3 Lo…

Caliburn.Micro是一个WPF的MVVM框架，官方介绍是“ 这个是用于创建各类型的XAML平台应用的精简而又强大的框架。强力支持MVVM类的模式，使你的项目更快的建立，并且不牺牲代码质量以及可测试性”。 MVVM介绍 Model View ViewModel这样一个三层的…

Caliburn.Micro框架 概述 Caliburn一词的本意是王者之剑-石中剑(Caliburn) ，其准确拼法和音标分别如下： Spell : [ kal - uh -ber-n] Phonetic : /kˈl ə bər n/ 1.Caliburn框架 Caliburn是Rob Eisenberg在2009年1月26日(Robs MIX10 talk "Buil…

近年来，音频识别作为个人信息验证领域的研究热点发展迅速。目前，语音识别系统在实验室环境中已经可以获得相当好的效果，但在现实场景中，由于噪声的干扰，系统的识别率将受到严重影响，这大大妨碍了语音识别技…

GMM-HMM语音识别 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet 为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的…

最近接了一个小单子，做基于GMM数据分类的，实现程序如下所示： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import Normalizer from …

高斯混合模型（GMM） 学完了EM算法之后，就情不自禁地想学习一下高斯混合模型了。 高斯混合模型是具有如下形式的概率分布模型。 P ( x ) ∑ k 1 K W k g ( x ∣ μ k , ∑ k ) P(x)\sum_{k1}^KW_kg(x|\mu_k,\sum_k) P(x)k1∑K​Wk​g(x∣μ…

Matlab 代码： % GMM code function varargout = gmm(X, K_or_centroids) % input X:N-by-D data matrix % input K_or_centroids: K-by-D centroids % 阈值 threshold = 1e-15; % 读取数据维度 [N, D] = size(X); % 判断输入质心是否为标量 if isscalar(K_or_centroids) % 是标…

5.1.3.1 General 5.1.3.1概述 In the following subclauses, the 5GS mobility management (5GMM) sublayer of the UE and the network is described by means of different state machines. The 5GMM sublayer states is managed per access type independently, i.e. 3GP…

1 引言 说话人识别是一项根据说话人的语音参数来区分说话人身份的技术, 广泛地应用于语音拨号、安全控制、电话银行、司法鉴定、语音导航等方面[. 但在实际应用中, 系统的识别性能受到短语音、背景噪声干扰、信号引起的信号畸变等多种因素的影响, 其中短语音导致的训练数据不足…

高斯分布 参考这里： https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution 极大似然估计 参考这里： https://blog.csdn.net/qq_23869697/article/details/79774206 GMM分布 高斯混合分布是假设总体的分布有多个不同的高斯分布混合而成，其中…

首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。 第一个细节：为什么系数之和为0？ PRML上给出过一张图&…

基本了解GMM的基本工作原理，下面我们介绍利用MATLAB来实现GMM的基本工作原理。通过介绍程序来逐步实现GMM的工作原理。 代码段一：通过sprintf函数来读取所存在的图片，然后再通过imread来读取图片的数值，这个代码段比较简单&#x…

GMM聚类 高斯分布 GMM 一、参数初始化 # GMM 参数初始化 # dataset: [N,D] # K : cluster的个数（高斯成分的个数） def init_GMM(dataset,K):N,D np.shape(dataset)val_max np.max(dataset,axis0)val_min np.min(dataset,axis0) centers np.linsp…

本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数…

高斯混合模型聚类(Gaussian Mixture Mode，GMM) 高斯混合模型是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 其中高斯分布的概率密度函数如下： 现在的问题就是如何求 α , μ , σ \alpha,\mu…

GMM 模型 GMM由K个Gaussian分布线性叠加而成，先看看GMM的概率密度函数： p(x)∑k1Kp(k)p(x|k)∑k1KπkN(x|μk,Σk) 该函数可以这么理解，假设我们有一个数据集，然后我们现在用GMM模型来描述这个数据集的分布。在已知数据集由comp…

GMM 定义 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。 几何表示 假如我们我们现有的数据分布如红线所示，可以发现用一个高斯分布很难较好的描述这组…

文章目录 一、高斯混合模型GMM二、GMM参数估计三、期望最大化（EM）算法3.1 E-Step3.2 M-Step 四、GMM的Python实现五、Scikit-Learn中的GMM六、模型评价七、算法总结参考资料 一、高斯混合模型GMM 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model, GMM&am…

最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）和EM(Expectation Maximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细梳理了混合高斯模型和EM算法。 1…